| Land | durchschnittliche Elektrifizierung |
|---|---|
| Czechia | 100.0% |
| Finland | 100.0% |
| New Zealand | 100.0% |
| Qatar | 100.0% |
| United Kingdom | 100.0% |
| United States | 100.0% |
| Kazakhstan | 99.9% |
| Aruba | 99.3% |
Projektpartner: Elisabeth Lucke, Noemi Castelletti
Gruppe G
20. Januar 2025
BIP: Bruttoinlandsprodukt - alle innerhalb einer Zeiteinheit im Inland hergestellten Waren und Dienstleistungen (Inlandsprinzip)
NNE: Nettonationaleinkommen - BIP zzgl. Saldo der Primäreinkommen, abzüglich Abschreibungen
Erwerbspersonen: Erwerbstätige & Arbeitssuchende
Äquivalent reiner Alkohol: ein Liter reiner Alkohol entspricht 20 Litern Bier à 5% Alkoholgehalt
Spearman-(Rang-)Korrelation: misst Monotonie des Zusammenhangs
| Merkmal | Beschreibung |
|---|---|
| BIP pro Kopf | BIP pro Einwohner gerechnet, inflationsbereinigt zu 2021 |
| NNE pro Kopf | NNE pro Einwohner gerechnet, inflationsbereinigt |
| Staatsverschuldung | Staatsverschuldung als Vielfaches des BIP, in % |
| Landwirtschaftliche Nutzfläche | Anteil der gesamten Landesfläche, der landwirtschaftlich genutzt wird |
| CO2 Emissionen pro Kopf | CO2 Emissionen pro Einwohner gerechnet |
| Merkmal | Beschreibung |
|---|---|
| Zugang zu Elektrizität | Anteil der Bevölkerung mit zuverlässiger Elektrizitätsversorgung |
| Bildungsquote | Anteil der Erwerbspersonen mit grundlegender Schulbildung |
| HIV-Prävalenz | Prävalenz von HIV unter der 15-49 Jährigen |
| Alkoholkonsum pro Kopf | Gesamtkonsum pro Einwohner in Äquivalent reinen Alkohols der 15+ Jährigen |
| Prävalenz des Tabakkonsums | Anteil der Tabakonsumenten unter den Erwachsenen |
Elektrizität und Nationaleinkommen
Bildung
HIV-Prävalenz
Tabakkonsum
Landwirtschaft
Lediglich für Afghanistan und das Vereingte Königreich fehlen einige Beobachtungen zum NNE.
Zwischen der Elektrifizierung und dem NNE pro Kopf scheint ein positiver Zusammenhang zu existieren.
| Land | durchschnittliche Elektrifizierung |
|---|---|
| Czechia | 100.0% |
| Finland | 100.0% |
| New Zealand | 100.0% |
| Qatar | 100.0% |
| United Kingdom | 100.0% |
| United States | 100.0% |
| Kazakhstan | 99.9% |
| Aruba | 99.3% |
Gibt es einen Zusammenhang mit der Landesgröße?
Gibt es einen Zusammenhang mit der Bevölkerungsgröße?
Die Stärke und Richtung der Rangkorrelation zeigt keinen Zusammenhang zur Landesgröße
Die Bevölkerungsgröße zeigt einen kleinen bis nicht vorhandenen positiven Zusammenhang mit der Stärke und Richtung der Rangkorrelation
Elektrizität und Nationaleinkommen
Bildung
HIV-Prävalenz
Tabakkonsum
Landwirtschaft
Es gibt lediglich eine geringe Anzahl an kompletten Paaren von Staatsverschuldung und Bildungsquote bezüglich Land und Jahr
Betrachtet man Staatsverschuldung und Bildungsquote je Land, zeichnet sich kein einheitlicher Trend ab.
Der Korrelationskoeffizient der einzelnen Länder zeigt ein uneinheitliches Bild hinsichtlich Richtung und Stärke.
Für Bildungsquote und Schüler-Lehrer-Verhältnis gibt es nur sehr wenige komplette Paare im Datensatz.
Zwischen einer hohen Bildungsquote und niedrigen Schüler-Lehrer-Verhältnissen gibt es in den betrachteten Daten keine Beziehung.
Elektrizität und Nationaleinkommen
Bildung
HIV-Prävalenz
Tabakkonsum
Landwirtschaft
Vier hauptsächlich muslimisch geprägte Länder beeinflussen die Trendlinie maßgeblich.
Elektrizität und Nationaleinkommen
Bildung
HIV-Prävalenz
Tabakkonsum
Landwirtschaft
Auf allen Kontinenten korrelieren höhere BIPs mit niedrigerer Prävalenz des Tabakkonsums
Bei den reicheren Volkswirtschaften existiert der Trend sowohl übergreifend, also auch auf Ebene der Nationen.
Elektrizität und Nationaleinkommen
Bildung
HIV-Prävalenz
Tabakkonsum
Landwirtschaft
Die CO2 Daten weißen für mehrere Länder Einbrüche auf, welche unplausibel erscheinen
Die Korrelation von landwirtschaftlicher Nutzfläche und CO2 Emissionen pro Kopf variiert in Stärke und Richtung.
Betrachtet man die beiden Faktoren jeweils im Durchschnitt, zeichnet sich kein Trend ab
In den vorliegenden Daten liegt kein Zusammenhang zwischen Landesgröße und Korrelationskoeffizient1 vor.
Definition: \[r^{sp}_{XY} = \frac{\sum{(rg(X_i) - \bar{rg}_X)(rg(Y_i) - \bar{rg}_Y)}}{(\sum{(rg(X_i) - \bar{rg}_X)^2}\sum{(rg(Y_i) - \bar{rg}_Y)^2})^\frac{1}{2}} \in [-1, 1]\]
Die Trendlinien in den Graphen wurden durch (einfache) Lineare Regression erzeugt
Das Kleinste-Quadrate (KQ) Problem lautet \[\hat{\beta} = \operatorname*{arg\,min}_\beta \sum (y_i - \beta_0 + x_i\,\beta_1)^2\]
Die Regressionsgerade ist dann gegeben durch \(y = \hat{\beta_0} + x\,\hat{\beta_1}\)
Worldbank Datensatz